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PaddleSlim模型压缩实战.pdf

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简介：
《PaddleSlim模型压缩实战》是一份详细介绍如何使用飞桨（PaddlePaddle）框架中的PaddleSlim工具进行深度学习模型压缩的技术文档。通过阅读此PDF，读者可以掌握模型剪枝、量化等技巧，有效减少模型体积并提升计算效率，适用于希望优化模型部署的开发者和研究人员。 百度“深度学习”训练营提供的《PaddleSlim模型压缩实践》课程的讲解文档。

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  • PaddleSlim模型压缩实战.pdf
    优质
    《PaddleSlim模型压缩实战》是一份详细介绍如何使用飞桨（PaddlePaddle）框架中的PaddleSlim工具进行深度学习模型压缩的技术文档。通过阅读此PDF，读者可以掌握模型剪枝、量化等技巧，有效减少模型体积并提升计算效率，适用于希望优化模型部署的开发者和研究人员。 百度“深度学习”训练营提供的《PaddleSlim模型压缩实践》课程的讲解文档。
     
  • FPGA硬件加速下YOLOv11模型压缩与实时视频流处理实战.pdf
    优质
    本文档探讨了在FPGA平台上利用硬件加速技术对YOLOv11模型进行高效压缩，并实现其在实时视频流处理中的应用，旨在提升计算效率和响应速度。 该文档《YOLOv11模型压缩实战-FPGA硬件加速下的实时视频流处理》共计38页，支持目录章节跳转及阅读器左侧大纲显示与章节快速定位功能。文档内容完整且条理清晰，所有文字、图表和目录等元素均正常展示无异常情况，请放心查阅使用。本资料仅限学习参考用途，请勿用于商业目的。 如果您正为低效的目标检测方法及其高昂的成本感到困扰，《YOLOv11》模型提供了一种高效的解决方案。它采用单一阶段的算法，只需对图像进行一次扫描便能迅速且精准地识别出多个目标，比传统的方法快得多。此外，在精度方面《YOLOv11》同样表现出色，无论是处理小尺寸的目标还是复杂的场景下，《YOLOv11》都能准确捕捉到细节。 在安防监控、自动驾驶及工业检测等多个领域中，《YOLOv11》已展现出其强大的实用性与有效性。选择《YOLOv11》，即选择了高效且精准的目标识别方案，开启智能新时代的大门！
     
  • yolov3模型压缩包
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    Yolov3模型压缩包包含了优化后的YOLOv3目标检测模型文件，旨在减少模型大小的同时保持高精度和快速推理能力。适合移动设备部署使用。 为了解决小目标检测中的低检出率和高虚警率问题,本段落提出了一种改进的YOLO V3方法，并将其应用于小目标检测中。由于小目标像素较少且特征不明显，我们对原网络输出的8倍降采样特征图进行了2倍上采样处理，并将该结果与第2个残差块输出的特征图进行拼接，从而建立了4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多关于小目标的信息，在Darknet53结构中的第二个残差块中增加了两个新的残差单元。 通过使用K-means聚类算法对候选框的数量和宽高比进行了分析处理后，我们用改进的YOLO V3方法与原始版本在VEDAI数据集上进行对比实验。结果显示，改进后的模型能够更有效地检测小目标，并且提高了召回率以及平均准确度均值。
     
  • AlexNet模型压缩包
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    AlexNet模型压缩包包含了一个经过优化和压缩的经典卷积神经网络——AlexNet，适用于资源受限的设备。 基于MATLAB进行操作时，请确保使用2018版本以上的软件，并在MATLAB内部安装AlexNet工具箱。可以通过在线搜索找到相关的教程来完成这一过程。
     
  • YOLOv11模型压缩技术——从剪枝到量化，实现推理速度五倍提升的实战.pdf
    优质
    本文档深入探讨了YOLOv11模型的压缩技术，包括剪枝和量化方法，详细介绍如何将模型推理速度提高至原来的五倍，适合对深度学习模型优化感兴趣的读者。 该文档《YOLOv11模型压缩术-剪枝量化一条龙推理速度提升5倍实战》共计26页，支持目录章节跳转及阅读器左侧大纲显示与章节快速定位功能，内容完整且条理清晰。文档内的所有文字、图表和目录等元素均正常显示，无任何异常情况，请您放心查阅使用。 该文档仅供学习参考之用，并请勿用于商业用途。如果您正为低效的目标检测算法及高昂的成本而困扰，《YOLOv11模型压缩术》将为您提供一种高效的解决方案：通过独特的单阶段目标检测技术，只需一次图像扫描即可快速精准地识别出多个对象，其速度远超传统方法。同时，在精度方面也不逊色于其他方案——无论是小尺寸的目标还是复杂场景下的物体都能被准确捕捉。 在安防监控、自动驾驶和工业检测等多个领域，《YOLOv11模型压缩术》已经展现出了强大的能力与广泛的应用前景。选择《YOLOv11》，就意味着选择了高效且精准的目标识别解决方案，开启智能新时代的大门！
     
  • Gazebo模型库-Models压缩包
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    Gazebo模型库包含丰富的3D模型资源，用于机器人和虚拟环境仿真，其中Models压缩包提供了各种建筑物、地形及物件模型，便于用户快速搭建逼真的模拟场景。 对于需要使用Ubuntu仿真环境Gazebo的朋友来说，它是一款非常有用的工具。然而，在官网上下载的版本存在一些问题，比如模型库中的模型数量较少，并且每次打开都需要从网络上加载模型库，这会导致启动速度慢甚至出现黑屏现象。 为了解决这个问题，建议提前将完整的模型库下载下来并安装到本地系统中。可以找到一个名为models.tar.gz 的压缩包进行下载。解压后会得到一个包含所需模型的文件夹。接下来，请打开Ubuntu系统的home文件夹下的.gazebo目录，并将解压后的models文件直接移动或复制进去，如果有重复项出现，则选择替换。 完成上述操作之后，下次启动Gazebo时速度将会显著提升。
     
  • PDF压缩工具 PDF压缩器 v3.3.1
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    PDF压缩工具PDF压缩器v3.3.1是一款高效便捷的PDF文件瘦身软件，能够快速减少PDF文档大小而不影响其质量与可读性，适合需要频繁处理大量PDF文件的用户使用。 PDF压缩器是一款运行在Windows平台上的软件工具，能够高效地减小扫描版PDF文件的大小，通常可以达到50%或更高的压缩率。经过测试，它甚至可以把一个30MB的PDF文件压缩到7MB多的大小。
     
  • 压缩气体仿真模型_CaES_ShakingK8X_储能_压缩空气_Simulink
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    本项目基于Simulink平台开发，构建了CaES ShakingK8X压缩空气储能系统的仿真模型，用于研究和优化压缩气体储能技术。 压缩空气储能仿真Simulink模型适用于MATLAB 2017及以上版本。
     
  • ResNet152模型的压缩文件.zip
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    本压缩文件包含了一个基于深度学习的经典模型——ResNet152的权重参数及相关配置信息。该资源适用于图像识别和分类任务的研究与应用开发。 来自download.pytorch.org/models的resnet152(pretrained=True)模型。
     
  • PFC 3D 3.0三轴压缩模型
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    PFC 3D 3.0是一款先进的三轴压缩模拟软件，适用于地质工程中的材料力学性能分析，能够精确预测岩石、土壤等介质在复杂应力条件下的行为。 颗粒流问题是众多工农业生产领域中的常见问题，但人们对这一现象的机理了解尚不深入。目前常用的一种基于离散元的数值模拟方法被用来研究和分析颗粒流问题，并且研究表明这种方法是进行散体力学分析的有效工具之一。PFC 3d离散单元法在岩土工程真三轴试验中得到了广泛应用。